Ik zet je machine learning model in als een fastapi of Flask rest API

Is je ML-model "vastgelopen" in een Jupyter Notebook of als een .pkl / .pt bestand? Een model is nutteloos totdat het live voorspellingen kan doen.

Ik zet je model in als een high-performance, productieklare REST API met behulp van FastAPI of Flask.

Waarom voor mij kiezen?

Ik ben een professionele Software Engineer (AI). Veel mensen kunnen een model trainen, maar weinig kunnen het implementeren volgens de beste software engineering praktijken. Ik schrijf schone, robuuste en schaalbare MLOps-code die je model omzet in een echt product.

Mijn servicekenmerken:

• Razendsnelle API met FastAPI (met automatische Swagger / OpenAPI API documentatie).
• Robuuste Pydantic data validatie om slechte invoer te voorkomen.
• Schoon, gecommentarieerd en professioneel Python-code.

Mijn pakketten:

• Basic: Een enkele, functionele API-script om je model te bedienen.
• Standard: Een Pro API met data validatie en gedetailleerde commentaar.
• Premium: De complete MLOps-oplossing: De Pro API, gecontaineriseerd met Docker (Dockerfile), en unittests (pytest).

Ik kan elk Python-gebaseerd model implementeren: Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, PyTorch, YOLO, LangChain, enzovoort.

Neem contact met mij op voordat je bestelt! We moeten eerst je specifieke modelbestand, framework en implementatiedoelen bespreken.